AIが解決する最後の問題は健康

• AIがソフトウェアと知能の領域で豊かさを生み出すにつれ、相対的に 豊かさが不足している領域 として健康と長寿が浮上している
• テクノロジーは、より少ない資源でより多くを可能にし、生産性成長 を牽引してきたことで、人類の生活水準を根本的に引き上げてきた唯一の力である
• モノクローナル抗体、ゲノムシーケンシングなど、バイオ分野もすでに イノベーション曲線 に沿ってコスト低下と治療拡大を経験している
• TV、Uber、スマートフォン、AIモデルのように多くの産業が 漸近線（asymptote） に到達する一方、バイオはいまだ最適化ではなく 根本的な問題解決 の段階にある
• AIの発展によって他産業の問題が解かれるほど、人材・資本・イノベーションは バイオ／ヘルスという最後のフロンティア に集中していく見通し

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テクノロジーは豊かさを創造する

• 人類の生活水準を恒久的に引き上げてきた唯一の力は 科学と技術 であり、それ以外は再分配・負債サイクル・未来からの前借りにすぎない
• テクノロジーは、より少ない資源でより多くを可能にすることで 生産性成長 を生み、以前は想像もできなかった新たな能力も解放してきた
• 何千年ものあいだ、ほぼすべての人が食料生産に時間を費やしていたが、今日ではごく少数の人々が史上最大の人口を養っている
  • 畑で費やしていた時間は、医学、工学、芸術、余暇へと転換された
• イノベーションは 技術ツリー（tech tree） のように複利で積み上がり、時がたつにつれて価格は下がり、生活は改善する
  • 例：土器 → 文字 → 商業 → 探検へとつながる、文明ゲームのような連鎖効果

日常における豊かさのミクロな事例

• 1950年代のカラーテレビは、現在の価値で1万ドル以上し、視聴できるコンテンツもほとんどなかった
  • 2000年代初頭以降、薄型LCD・OLEDテレビの価格は90%以上下落し、各家庭が大型テレビと安価〜無料のコンテンツを持つようになった
• コンピューターやスマートフォンは、日常生活において技術とイノベーションが大衆の暮らしを変える代表例である
• バイオにも同じパターンがある
  • モノクローナル抗体（monoclonal antibodies） は、1970年代の実験室ツールから、40年にわたる細胞培養・バイオリアクター・抗体工学の進歩を通じて産業プラットフォームへと発展した
  • 現在では、がん、自己免疫、心血管、感染症に対して100以上の治療薬が承認されている
  • HER2陽性乳がん向けの trastuzumab、メラノーマ・肺がん向けの pembrolizumab などは、生存率を測定可能なレベルで改善した
• ヒトゲノムシーケンシングのコスト は25年間で100万倍（1,000,000x）低下し、10年前には不可能だった企業や治療が可能になった

漸近線（Asymptote）の問題とバイオの位置づけ

• イノベーション曲線をたどっていくと、「十分に良い」段階に到達し、プレミアムの体感価値が薄れる漸近線 の区間が現れる
  • TV：超大型画面は中大型画面と比べて劇的な差がない
  • Uber：待ち時間2分と4分の違いを、ほとんどの利用者は実感しない
  • iPhone：富裕層であっても一般の人と同じiPhoneを使う
  • AIモデル：SAT 100点と98点の差でChatGPTへの選好は分かれない
• AIが支配する多くの産業は、この 最適化の挑戦 の局面に入りつつある
• 一方でバイオは、まだ漸近線の近くにすらなく、根本問題の解決段階 にとどまっている
  • もっと早く発見できたはずの診断を逃している患者がいる
  • がんで親を失う人がいる
  • 既存の治療法で完治できる可能性があっても、1人当たりの製造コストが高すぎて治療を受けられない人がいる

バイオの難しさと時間制約

• Warren Buffett の言葉を借りれば、「9人の妊婦を集めても1カ月で赤ちゃんは作れない」—— ある種の仕事には本質的に 時間が必要 だ
• 歴史上もっとも多くの生物学データを保有している今でも、なお大きな空白が存在する
• 細胞や生物は成長するのに時間が必要であり、AIがどれほど賢くても データ収集と時間投資なしには 解決できない
• 難しさそのものが 達成する価値の大きさを示すシグナル であり、創業者にとっては大きなインパクトを生み出す機会でもある

バイオ：豊かさの最後のフロンティア

• 最も重要な豊かさの形は 健康、とりわけ健康な時間 である
  • 豊かな80歳と貧しい18歳のどちらを選ぶか、という問いで比較できる
• 人類はすでに 寿命を約3倍に延ばす ことを達成しており、その大部分は技術のおかげである
• 今日の米国人の平均寿命は80代に入り、50年前とは大きく異なる
  • 主な寄与要因は小児死亡率の低下だが、成人寿命もワクチン、抗生物質、血圧薬、スタチンによって改善してきた
• それでもヘルス領域は、複数の層でなお豊かではない
  • 貧富によるアクセス格差があり、イノベーションのコストを下げてより多くの人が利用できるようにする必要がある
  • 先進国ですら、多くの人が 人生最後の20年 を健康悪化や加齢に伴う合併症によって失っている
  • 現在の医療パラダイムは健康維持よりも 病気管理中心 であり、死と苦痛を避けられないものとして前提している
  • 健康な人を健康なまま保ち、そもそも病気にしない仕組みが必要だ
• 天然痘のように何百万人もを死に追いやった病気が根絶されたように、テクノロジーはさらに多くの奇跡を生み出せる

バイオ進歩曲線：理論 → 実用 → スケーラブル

• TVや携帯電話を豊かにしたイノベーションエンジンが、いま人間生物学の最も難しい問題へと投入されつつある
• Biologics（バイオ医薬品）：現在は大半が複雑で高コストだが、スケーラビリティと有効性を高めようとする企業のイノベーションが進んでいる
  • Trojan Bio：体内（in-vivo）CAR-T細胞治療を開発中。腫瘍細胞を ウイルスペプチド で標識する抗体を作り、患者自身の免疫細胞ががんを攻撃するよう誘導する
  • Nanocarry：インスリンベースのナノ技術によって 血液脳関門（blood-brain barrier） を通過し、生物学的治療薬を送達する
• Cell Therapy（細胞治療）：特定のがんに対して潜在的な完治が見込めるが、現在は患者1人当たり数百万ドルのコストがかかる
  • ImmuneBridge：細胞の多様性とスケーラビリティのあいだにあるトレードオフを解消できる可能性を持つプラットフォーム
  • Edity Therapeutics：免疫細胞を運搬体として使い、最適化された治療タンパク質 を病変組織へ直接届ける
• Gene Therapy（遺伝子治療）：遺伝性疾患に対する1回限りの完治の可能性
  • 2017年に投資した Mammoth Biosciences は CRISPRベースの高精度遺伝子編集 プラットフォームであり、この手法はいずれ豊かに提供されるべきだという前提に立っている
• これら3つのモダリティがスケーラブルになれば、人間の寿命を縮める多くの病気を実質的に取り除くこと が可能になる

人材・資金・イノベーションは難しい問題へ集中していく

• ソフトウェア・テック市場は、急激に成長する知能のために 何をやる価値があるのか判断しにくい状態 にある
• 簡単な問題が急速に解かれるにつれ、創業者や投資家のあいだでは、ソフトウェアなど一部領域の 脱収益化（demonetize） への懸念がある（消費者には利益だが）
• 経済のかなりの部分がAIによって「解かれる」と、病気を治し、より長く健康に生きるという問題 がいっそう大きく浮上し、バイオが新たなフロンティアとなる
• すでに一部では進行しており、テクノロジーに関心のある大学生たちは、宇宙・インフラ・ハードウェア・ロボティクスのような ディープテック へと移り始めている
• 最も野心的な人材は、その性質上、大きく難しく人生を変える問題に引き寄せられる
• AIは、生物学の理解、データ分析、リスク低減、発見の加速を通じて、大規模で現実的な解決策 を可能にする

健康を豊かにしよう

• 真の富は健康であり、テクノロジーの真の魔法は 豊かさ にある
• 今後10年間で社会が直面する最大の課題は、新しいツールによって 健康な人生を豊かにする方法 を見つけることだ
• AIが難しい生物学の問題を解くコストを下げれば、大規模な人口の生活水準を引き上げられる可能性がある
• 高度医療、早期疾病検知、完治を目指す治療といったプレミアム領域は、ますます アクセス可能な領域 へと移行していく必要がある